Hamish Ogilvy, Search.io’nun CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Hamish Ogilvy, Search.io adlı AI destekli arama ve ürün keşif platformunun CEO’su ve kurucu ortağıdır. Bu platform, dünyanın en büyük organizasyonları için milyarlarca aramayı işler ve makineler öğrenimi kullanarak site içi arama ile dönüşüm ve geliri artırma konusunda uzmanlaşmıştır. Bu, özel arama teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilir.

Sizce makine öğrenimi alanına ilk olarak neler sizi çekmiştir?

Fizik alanında lazer tasarımı yapıyordum, ancak aynı zamanda verilerin içindeki kalıpları görme yeteneğim de vardı. Bu, beni analitik ve çeşitli şeyleri öngörme konusunda birkaç yıl geçirmeme yol açtı. Makine öğrenimi, veriden değer çıkarmayı daha da iyi hale getirmek için açık bir uzantıydı. Bu şimdi normal görünüyor, ancak o zamanlar insanlar bana “veri başkanı” gibi bir iş unvanım olduğu için güldüler, böylece dünya biraz değişti!

Search.io’nun arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

Arama beni her zaman rahatsız etti; çok fazla gelişmiş olmasına rağmen hala assez kötü. Her zaman daha iyi bir şekilde bağlam ve kişisel niyeti anlamasını düşünmüştüm. Böylece bu düşünceyle başladı ve yıllar sonra çok daha yakın olduğumuz bir noktadayız. Larry Page ünlü bir şekilde aramanın bizim yaşamımız boyunca çözülemeyecek bir problem olduğunu söylemişti ve şimdi nedenini tam olarak anlıyorum. Ancak oyunu dramatik bir şekilde değiştirdik ve hayal ettiğimiz şeyin çok uzağına geldik.

Search.io, “nöral indeksler” olarak adlandırılan self-öğrenen arama teknolojisini kullanıyor, nöral indeksler tam olarak nedir?

Eski arama teknolojisi, bir kitabın arkasındaki indeks gibi, belirli anahtar kelimeler için indeksler oluşturur. Nöral indeksler ise, özellikle tasarlanmış nöral ağlardaki belirli nöronlardan indeksler oluşturur. Bu nöronlar, anahtar kelimelere değil, ilgili bağlam ve anlama göre aktive edilir, böylece hızlı bir şekilde ilgili öğeleri, hatta farklı diller arasında bile tanımlamak mümkün olur. Self-öğrenen, bu indekslerin insanların ürün satın alması veya diğer olumlu geri bildirim olayları gibi olaylara adapte olmasını ve gelişmesini sağlar.

Arama sonuçlarını optimize etmek için pekiştirme öğrenimi nasıl kullanılır?

Temel olarak, arama sonuçlarını belirli bir hedefi maksimize etmek için yeniden sıralamak için kullanılır, örneğin tıklamalar veya satın almalar. Bu, ilk olarak en iyi sıralamanın bilinmediği klasik bir keşif ve kullanım problemidir. Famous bir söz vardı, “bir cesedi google sonuçlarının 2. sayfasında saklamanın en iyi yolu”! Çünkü neredeyse kimse 1. sayfanın sonuna bile ulaşmaz. Dolayısıyla, bir sorgu için 10.000 ilgili sonuçunuz varsa ve sadece her sayfada 10 tanesini gösteriyorsanız, farklı sonuçları döndürmeye yardımcı olan bazı olasılıksal rastgeleleştirme vardır ve bu, iş hedefiyle rezonansa girenleri yükseltmeye yardımcı olur.

Derin öğrenme kullanılmış mı, eğer öyleyse hangi şekillerde?

Evet, birçok şekilde. Dil ve vektörleri nöral hash’ler haline getirmek için derin öğrenmeyi kullanıyoruz.

Platform, işletmelerin öğrenmeyi ayarlamasını sağlayan bir mekanizma sunuyor, bu sürecin nasıl çalıştığını açıklar mısınız?

Self-öğrenen, satın alınan ürünler gibi önceki olaylara göre nöral hash’leri “iterek” kullanılır. Bazı durumlarda bu quá uzun sürebilir ve işletme, en iyi sonucu bilirler. Onlara bunu söylemelerine izin veriyoruz ve bu, ilgili öğelerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu temelde öğrenmeyi hızlandırır.

Kullanıcı niyetini arama yapıldığında çözmekdeki bazı zorluklar nelerdir?

Dil çok fazla belirsizlik içerir. Bir “banka” finansal bir kurum, bir nehrin kıyısı, bir uçak dönüşü veya bir basketbol şutu olabilir. Los Angeles’tan “ceket” arayan birinin niyeti, Boston’dan arayan birinin niyetinden çok farklı olacaktır. Erkek ve kadın arasında da aynı şekilde farklılık olacaktır. Dil, niyeti kötü bir şekilde kapsar, mükemmellik aslında imkansızdır, bu nedenle arama bir olasılık oyunudur.

Search.io’yu bir web sitesine entegre etme süreci nasıldır?

Karmaşıklığa bağlı olarak değişir. Shopify mağazaları ve içerik tabanlı web siteleri için birkaç dakika içinde çalışmaya başlayabilirsiniz, ancak gelişmiş e-ticaret mağazaları ve kişiselleştirilmiş sonuçlar için birkaç hafta veya birkaç ay sürebilir.

Search.io hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Eğer veri yoğun bir organizasyonysanız ve online işlemleri artırmaya çalışıyorsanız, bize ulaşın. Müşterilerimizin online performansını arama ve keşif deneyimleri aracılığıyla tutarlı bir şekilde büyük ölçüde iyileştirdik.

Bu röportaja katıldığınız için teşekkür ederiz, arama motorlarını iki thập yıl boyunca inceleyen biri olarak bu oldukça ilginçti. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Search.io‘yu ziyaret edebilir.